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逆熵官网(www.ipfs8.vip):清华大学:人工智能十年生长总结,中国与日俱增,专利占全球七成 | 智器械内参

admin2021-06-0512

人工智能在已往十年中从实验室走向产业化生产,重塑传统行业模式、引领未来的价值已经凸显,并为全球经济和社会流动做出了不容忽视的孝顺。

当前,人工智能已经迎来其生长史上的第三次浪潮。人工智能理论和手艺取得了飞速生长,在语音识别、文本识别、视频识别等感知领域取得了突破,到达或跨越人类水准,成为引领新一轮科技革命和产业变化的战略性手艺。人工智能的应用领域也快速向多偏向生长,泛起在与人们一样平常生涯息息相关的越来越多的场景中。

克日,清华大学科技情报大数据挖掘与服务系统平台 AMiner宣布了研究讲述《人工智能生长讲述2011-2020》,论述人工智能已往十年取得的主要功效,并讨论了人工智能的未来生长蓝图,理论、手艺和应用方面的重大转变与挑战。

本期内参泉源:清华大学

原题目:

《人工智能生长讲述2011-2020》

作者: 未注明

一、飞速生长的十年1、论文发神色况人工智能已往十年生长快速,从学术研究走向商业化。本讲述专注于通过剖析在国际顶级期刊和 *** 上的人工智能领域科研论文发神色况来研究该领域的功效产出。由下图可见,从 2011 年以来人工智能领域高水平论文揭晓量整体上出现稳步增进态势,取得了许多科研功效。这些科研功效涵盖 R-CNN 算法、神经机械翻译的新方式等。

已往十年人工智能领域国际顶级期刊 *** 论文数目趋势

从高水平科研论文的国家漫衍来看,人工智能领域论文揭晓量居于前十的国家依次是美国、中国、德国、英国、日本、加拿大、法国、韩国、意大利和澳大利亚,如下图所示。美国和中国的高水平论文揭晓量显著高于其他国家,划分位居第一、二名,中国的论文量紧随美国之后。

已往十年人工智能领域高水平论文揭晓量前十国家

研究发现,各个国家的人工智能领域高水平科研论文宣布具有以下特征。

(1)、开展跨国科研互助较多的国家是美国和中国从论文的国际互助网络看,美国和中国的 AI 高水平论文揭晓均存在较多的跨国互助征象,如下图所示。其中,AI 手艺实力领先的美国所介入的高水平论文跨国互助最多,是各国的主要互助国家,已往十年,美国的 33255 篇 AI 高水平论文之中,泛起过中国、英国、加拿大、德国、印度等 30 多个互助国家,互助国家数目最多;中国的跨国科研互助国家数目位居第二,在其 22686 篇 AI高水平论文之中,泛起了美国、加拿大、新加坡、英国、日本等 20 多个互助国家;英国和德国的 AI 高水平论文跨国互助国家数目均为 18 个。其余国家在 AI高水平论文方面开展的跨国互助数目较少。

已往十年人工智能领域高水平论文揭晓国际互助国家漫衍

(2)、中美两国是对方 AI 领域的主要科研互助同伴在 AI 高水平论文揭晓方面,美国和中国均是对方的主要科研互助同伴。已往十年,美国在其 30 多个互助国家之中,与中国互助的 AI 高水平论文数目占比最多,为 18.53%。同时,中国在其 20 多个互助国家之中,与美国互助的论文数目最多,占比 27.16%。可见,开展国际科研互助已成为中美两国 AI 研究功效产出的主要方式。

(3)、跨国科研互助可以提高互助本国 AI 研究功效的影响力剖析发现,美国的 AI 领域高水平论文平均引用率为 44.99,中国的 AI 领域高水平论文平均引用率为 31.88。相比而言,中国和美国互助论文的平均引用率达 51.2,其影响力显著高于中国和美国各自论文的平均引用水平,这解释跨国互助的科研功效在天下人工智能研发领域的展示和交流几率大大增添。

2、获得图灵奖的人工智能手艺图灵奖(ACM A.M. Turing Award)是盘算机界最负盛名、最高尚的一个奖项,有“盘算机界的诺贝尔奖”之称。图灵奖是盘算机协会(ACM)于 1966 年设立的奖项,专门奖励对盘算机事业做出主要孝顺的小我私人。其名称取自天下盘算机科学的先驱、英国科学家、曼彻斯特大学教授艾伦·图灵(A.M. Turing)。图灵奖获奖者必须是在盘算机领域具有持久而重大的先进性的手艺孝顺,大多数获奖者是盘算机科学家。第一位图灵得主是卡耐基梅隆大学的 Alan Perlis (1966 年),第一位女性获奖者是 IBM 的 Frances E. Allen (2006 年)。

通过 AMiner 智能引擎,可以自动网络历年来图灵奖获得者及其学者画像信息(基本信息、研究兴趣等),以及该学者的论文和专著等信息。由于每年度的图灵获奖者一样平常在次年 3 月下旬由美国盘算机协会(ACM)官方揭晓,因此本讲述统计了住手 2020 年揭晓的近十年(2010-2019 年)图灵奖得主数据。剖析发现,图灵奖近十年授予领域具有如下特征。

(1)、十年中三次正式颁奖给人工智能领域图灵奖揭晓的领域,在一定水平上反映了盘算机科学手艺生长偏向的缩影。数据显示,已往十年图灵奖划分授予给了盘算理论、概率和因果推理、密码学、漫衍式和并发系统、数据库系统、万维网、盘算机系统、深度神经网络和 3D 盘算机图形学九个领域,详细如下图所示。 从获奖内容、创新角度、研究领域等维度来看,图灵奖注重原始理论创新和学科交织,具有科研优势积累征象。

已往十年的 图灵奖有三次正式授予给人工智能领域。

第一次是 2010 年,Leslie Valiant 因对盘算理论的孝顺(PAC、枚举庞大性、代数盘算和并行漫衍式盘算)获得图灵奖,该功效是人工智能领域快速生长的数学基础之一。

第二次是2011 年,因 Judea Pearl 通过概率和因果推理对人工智能做出孝顺而颁奖;

第三次是 2018 年,深度学习领域三位大神 Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun 由于在看法和工程上的重大突破推动了深度神经网络成为盘算机领域要害手艺而荣获图灵奖。

Hinton 的反向流传(BP)算法、LeCun 对卷积神经网络(CNN)的推动以及 Bengio 对循环神经网络(RNN)的孝顺是现在图像识别、语音识别、自然语言处置等获得跳跃式生长的基础。中国科学院张钹院士在《迈向第三代人工智能》一文中也提到这 5 位图灵奖得主在确立第二次 AI 中所做出的重大孝顺。

2010-2020 年图灵奖授予的盘算机领域

(2)、人工智能领域获奖人数占有四分之一由下图可见,已往十年,共有 16 位学者获得图灵奖。其中,包罗 5 位人工智能领域学者获此殊荣,占比 31%,这反映出人工智能在盘算机学科中的职位已不容忽视。同时,人工智能领域图灵奖 从初期的单独获奖者到近年来的配合获奖者,越来越出现出高条理学者强强团结的研究趋势。

(3)、美国培育并拥有八成以上的图灵奖得主已往十年的 16 位图灵奖获得者之中,有 13 位来自美国、2 位来自英国、1位来自加拿大,如下图所示。在美国的 13 位图灵奖得主之中,有 10 位是在美国本国接受的所有高等教育、2 位拥有美国和其他国家教育靠山、仅 1 位没有美国教育靠山。其中,2011 年获奖者 Judea Pearl 拥有以色列本科教育和美国纽约大学博士教育靠山;2012 年图灵奖得主 Silvio Micali 拥有意大利本科教育和美国加州伯克利大学博士教育靠山。唯一没有美国教育靠山的是 2018 年图灵奖得主 Yann LeCun,他仅有法国教育靠山。八成以上图灵奖得主具有美国教育或事情靠山的事实,反映出美国人工智能高条理人才培育的强势竞争力。

2010-2020 年图灵奖得主所在国家及教育靠山情形

(4)、欧洲培育的高条理人才中有三位被吸引到美国学习或事情并获图灵奖从这些图灵获奖者的教育靠山来看,美国与欧洲国家的学术交流异常多。Yann LeCun 拥有法国教育靠山后到美国任职并获图灵奖;Judea Pearl 和 Silvio Micali 划分从以色列和意大利被吸引到美国继续深造而拥有跨国双重教育靠山,厥后均到美国任职并在美国获得图灵奖。此外,英国的这两位图灵奖得主虽然均是在本国接受的高等教育而且获奖时都在本国,但都有过一些美国任职履历。

Geoffrey Hinton 博士结业于英国爱丁堡大学,厥后陆续在谷歌、卡内基梅隆大学、加州大学圣地亚哥分校等美国机构任职;Tim Berners-Lee 在英国牛津大学本科结业后,也有过在麻省理工学院任职的履历。可见, 美国的高等教育系统不仅培育的 了自己本国的 AI 领域高端人才,而且从欧洲国家吸引和留住了多位领域精英。

(5)、仅加拿大图灵奖得主没有任何美国教育和任职履历在这 16 位图灵奖获得者之中,仅有加拿大的 Yoshua Bengio 在本国的麦吉尔大学接受了高等教育并在本国蒙特利尔大学任职,并于 2018 年因在深度神经网络看法和工程上的突破而获奖。这在一定水平上反映出加拿大在人工智能领域高条理人才培育和质量上较为乐成。

(6)、图灵得主们在领域相关论文揭晓后需要平均守候 37.1 年之后才获奖通过 AMiner 人才画像数据获取这些图灵奖得主所揭晓的第一篇与获奖理由相关主题的论文,盘算得出该论文揭晓年份距离作者获得图灵奖时间,从而获得这些图灵得主的获奖时间是非,如下图所示。效果发现,图灵奖得主获奖时一样平常距离其首次揭晓获奖领域相关论文至少已经三十年以上,平均为 37.1 年。

其中, Edwin Catmull 于 2019 年获得图灵奖,距离其在盘算机图形学领域揭晓的最早论文 A system for computer generated movies 已经由去了 47 年,守候获奖时间最久。而获奖守候时间最短的是 Tim Berners-Lee,他于 1990 年揭晓WorldWideWeb: Proposal for a Hypertext Project 论文,仅在 26 年后的 2016 年就因发现万维网、Web 浏览器以及允许 Web 扩展的基本协媾和算法获得图灵奖。

图灵奖得主的首篇领域论文揭晓距离获奖年份的时长

(7)、八成以上图灵得主获奖时已经渡过了其科研论文岑岭产出期基于 AMiner 平台上列位图灵奖得主的论文数据和人物画像,剖析发现,图灵奖得主一样平常会在获奖后保持原来的研究偏向,然则他们的论文揭晓量却削减了。有 80.1%的图灵得主在获图灵奖后的论文年均产出量低于其获奖前的年均论文产出量,如下图所示,这反映出他们在获得图灵奖时已经普遍过了其学术产出岑岭时期。

2010-2020 年图灵奖得主获奖前后的年均论文揭晓量

值得一提的是,Yoshua Bengio,Judea Pearl 和 Michael Stonebraker 三位学者是破例,他们在获得图灵奖之后的年均论文产出量较其获奖前均有差异水平的增添,划分增添了 328.07%、49.53%和 12.32%。其中,Yoshua Bengio 在 2018 年获得图灵奖后论文年均揭晓量激增稀奇显著,并在 2019 年揭晓 96 篇论文,到达其论文产出峰值,他的 AMiner 学术画像及年度论文揭晓量如下图所示。

2018 年图灵奖获得者 Yoshua Bengio 的 AMiner 学术画像

需要指出的是,部门图灵得主在获奖后的论文产出量削减除了其学术产出削减之外,还存在以下两个缘故原由。

一是他们可能已不再全力举行学术研究,而是转向介入社会事业等,从而导致其获奖后的论文揭晓量削减。例如,Whitfield Diffie在 2015 年因密码学的孝顺获得图灵奖后,转向致力于促进信息平安和隐私权的珍爱;Martin Hellman 因密码学的孝顺获得同年的图灵奖后,转向致力于研究国际平安与核武器削减。

二是也有少量图灵得主在揭晓相关论文后早已投身于工业界,例如,盘算机图形学先驱 Edwin Catmull 在研究生结业后就在卢卡斯、皮克斯等公司就职,早已脱离学术界,曾担任 Pixar 动画和 Disney 动画的总裁,四次获影戏 Oscar 奖(1993、1996、2001 和 2008),其 AMiner 学术画像及年度论文揭晓量如下图所示。

2019 年图灵奖获得者 Edwin Catmull 的 AMiner 学术画像

3、媒体评选出的重大人工智能手艺自 2001 年起,《麻省理工科技谈论》每年都市评选出昔时的“十大突破性手艺”。所评选出的手艺榜单曾精准展望了脑机接口、智能手表、癌症基因疗法、深度学习等诸多热门手艺的崛起,在全球科技领域具有举足轻重的影响力。

剖析发现,媒体评出的人类突破性手艺之中近 30% 与人工智能相关。通过剖析挖掘 2010-2020 年《麻省理工科技谈论》评选出昔时的“十大突破性手艺”,发现有 32 项 项 人工智能相关手艺入选榜单,占比近 30%,其中包罗:2013 年的深度学习、2014 年的神经形态芯片、2016 年的语音接口与知识型机械人、2017年的自动驾驶卡车与强化学习,2018 年的流利对话的 AI 助手、给所有人的人工智能和匹敌性神经网络、2019 年的灵巧机械人,以及 2020 年的微型人工智能和人工智能发现分子。详细名单如下图所示。

2010-2020 年入选《麻省理工科技谈论》“十大突破性手艺”榜单的人工智能相关手艺

4、国际顶会顶刊最佳论文授予领域剖析人工智能领域顶级期刊和 *** 每年都市在众多学术研究论文之中,通过“双盲评审”,评选出最有新意和价值的研究论文作为最佳研究论文,并授予“Best Paper”奖项。每年大会的最佳论文奖一样平常分两类,一类是最佳研究论文(Research track),另一类是最佳应用论文(Applied track)。部门 *** 在每年选出多篇最佳论文(排列第一、二、三名),也有部门顶会每隔几年才会选出一篇最佳论文。

从已往十多年的履历来看,国际顶会历年的最佳研究论文都市对之后许多领域的研究有着开创性的影响。因此,岂论是从阅读经典文献的角度,照样从学习最新研究功效的角度来说,剖析和探讨每年的最佳研究论文都极具价值。

本部门网络整理了2011-2020年时代的人工智能领域国际顶级 *** 最佳论文奖项第一名的所有论文(对于不区分名次的最佳论文则所有收录),再对这些论文所属领域举行剖析。统计发现,已往十年荣获“最佳论文”奖项的论文来自 34个国际顶会、共计 440 篇,其中,research track 最佳论文 409 篇,占比 93%。各 *** 最佳论文量的详细漫衍如下表所示,FOCS、IEEE VIS、ISSCC 等最佳论文数目较多主要是由于该 *** 每年揭晓 3 篇卓越论文奖(Outstanding Paper Award)且不区分先后名次。ICASSP 等 *** 最佳论文量较少主要是由于存在缺失数据。

2011-2020 年人工智能领域国际顶级 *** 最佳论文授予量漫衍 (单元;篇)

从所属细分研究领域来看,这些最佳论文笼罩了机械学习、盘算机视觉、自然语言处置、机械人、知识工程、语音识别、数据挖掘、信息检索与推荐、数据库、人机交互、盘算机图形学、可视化、平安与隐私、盘算机网络、盘算机系统、盘算理论、经典 AI、芯片手艺等 18 个子领域。

(1)、顶会最佳论文奖出现出较多跨领域授予征象总体而言,只管这些国际顶级 *** 将大部门的最佳论文奖都授予给了本 *** 所属的 AI 子领域,然则授予非本 *** 领域的最佳论文数目占对照高,达 22.3%。其中,WSDM 是数据挖掘领域主要国际 *** ,在它授予的最佳论文奖之中,有90.9%的最佳论文被授予给非数据挖掘领域的论文,在所有 *** 中占比最高。其次,KDD *** 将 88.9%最佳论文奖授予给非数据挖掘领域的论文,%的最佳论文奖授予给非信息检索与推荐领域的论文。各个 *** 最佳论文授予情形详细如下表所示。

2011-2020 年人工智能领域国际顶级 *** 最佳论文授予其他 AI 领域比例

(2)、信息检索与推荐、机械学习和盘算理论泛起较多的跨领域授予从跨领域授予最佳论文奖的整体数目来看,信息检索与推荐、机械学习和盘算理论是获得最佳论文奖项数目较多的三个领域,占比均跨越 10%,详细情形如下图所示。这反映出这三个子领域的跨领域研究功效所获的专业认可度较高,在一定水平上促进了相关手艺在多个 AI 子领域的快速生长和提高。

人工智能领域国际顶级 *** 最佳论文奖跨 AI 子领域授予漫衍图

从泉源 *** 来看,信息检索与推荐领域最佳论文除了被 RecSys、SIGIR 和 授予最佳论文奖,如下图所示。

信息检索与推荐领域最佳论文跨领域授予 *** 示例

(3)、机械学习手艺功效集中在 2016-2018 年获得较多奖项认可已往十年顶会最佳论文授予手艺领域的年度趋势如下图所示,其中,色块颜色代表该项手艺在某项 *** 所被授予的最佳论文数目,色块颜色越深示意论文数目越多。

从最佳论文奖被授予领域的年度趋势来看,机械学习领域已往十年内最佳论文在 2016 年被授予最多,为 9 篇,其次是 2017 和 2018 年,相关最佳论文数目均为 8 篇。从泉源 *** 来看,共有 14 个顶会将最佳论文奖划分授予给机械学习领域。其中,最佳论文奖授予量较多的两大 *** 是 International Conference on Machine Learning (ICML)和 International Conference on Learning Representations(ICLR),划分为 13 和 12 篇。

人工智能领域国际顶刊顶会最佳论文授予领域年度趋势

4、平安与隐私领域最佳论文授予数目出现增多趋势随着人工智能快速生长和应用,许多领域最先注重手艺的平安与隐私性。这体现在逐年增多的领域最佳论文数目上。尤其是 2014 年之后,平安与隐私领域年度最佳论文数目均跨越 5 篇。

已往十年来,CCS、ICML、OSDI、S&P、SIGCOMM 和 )两大 *** 。

5、国际顶会顶刊领域高影响力论文剖析论文引用量是权衡一个科研文献被业界认可度的标志,也是该文献影响力的主要体现。本部门针对人工智能国际顶会顶刊 2011-2020 年时代的所揭晓论文的引用量特征及所属领域举行剖析。效果剖析发现,某一学术 *** 中引用量最高的论文未必是该 *** 授予最佳论文奖的论文,反之亦然。

剖析还发现, 人工智能差异子领域论文的最高引用量的量级跨度很大。如下图所示,2011-2020 年时代人工智能国际顶会顶刊最高引用量前十论文研究以机械学习领域为首,其次是盘算机视觉领域研究论文。 机械学习和盘算机视觉领到域论文的引用量级均到达 25 万次以上,显著高于其他子领域最高引用论文的引用量。在所有子领域之中,知识工程领域论文的引用量级最少,不足于机械学习领域论文引用量的 2%。

2011-2020 年人工智能国际顶会顶刊各子领域最高引用量前十论文的引用量漫衍

详细来看,人工智能各个子领域在已往十年中泛起在国际顶级 *** 期刊上的最高影响力论文相关信息如下表所示。其中,盘算机视觉领域最高影响力论文是 2016 年 CVPR 上、以 Facebook AI Research 何恺明为第一作者的“Deep Residual Learning for Image Recognition”文章,其引用量已跨越 6 万。机械学习领域引用量最高的论文是揭晓在 2015 年 ICLR *** 上的“Adam: A Method for Stochastic Optimization”,该文是由 Google Brain 的 Diederik P., Kingma 和加拿大多伦多大学的助理教授 Jimmy Lei Ba 团结揭晓,现在引用量快要 6 万。

2011-2020 年人工智能子领域最高影响力论文

机械学习领域,影响力排名前 10 论文的引用率都跨越万次,且半数以上论文引用率跨越 2 万次,如表 4-6 所示。从论文研究主题来看,这 这 10 篇最高影响力论文所有都是与深度学习相关的。从论文泉源来看,这 10 篇最高影响力论文之中,有 5 篇来自 NeurIPS 、3 篇来自 ICLR、2 篇来自 ICML。

居于首位的是2015 年 ICLR *** 上由 Google Brain 的 Diederik P., Kingma 和加拿大多伦多大学的助理教授 Jimmy Lei Ba 团结揭晓的“Adam: A Method for StochasticOptimization”论文。影响力排名第二位的是 Apple 公司研究员 Ian J.Goodfellow揭晓在 NeurIPS 2014 上的一篇论文“Generative Adversarial Nets”,该文也是 GANs的开山之作。影响力排名第三位的论文是 Facebook 科学家 Tomas Mikolov 揭晓在 NeurIPS 2013 上的“Distributed Representations of Words and Phrases and theirCompositionality”。

2011-2020 年机械学习领域最高影响力论文前十

盘算机视觉领域,最高影响力前十论文如表 4-7 所示。其中,最高引用的论文是宣布于 2016 年 CVPR 上、以 Facebook AI Research 何恺明为第一作者的“Deep Residual Learning for Image Recognition”文章,其引用量已跨越 6 万。这篇论文也荣获了昔时 CVPR Best Paper 奖项,联互助者还包罗旷视科技的研究员张祥雨、首席科学家与研究院院长孙剑,以及那时就职于 Momenta 任少卿。该文是一篇异常经典的神经网络的论文,主要通过构建了一种新的网络结构来解决当网络层数过高之后更深层的网络的效果没有稍浅层网络好的问题,而且做出了适当注释以及用 ResNet 残差网络解决了问题。

2011-2020 年盘算机视觉领域最高影响力论文前十

自然语言处置领域,已往十年中最高影响力前十论文的详细信息如下表所示。其中,最高引用量论文是 Google 研究员 Jeffrey Pennington 在 2014 年 EMNLP *** 揭晓的论文“Glove: Global Vectors for Word Representation”,这篇论文提出的单词示意模子是通过仅训练单词-单词共现矩阵中的非零元素,而不是整个希罕矩阵或大型语料库中的单个上下文窗口,来有用地行使统计信息。该模子发生一个具有有意义子结构的向量空间,在相似性义务和命名实体识别方面优于相关模子。

2011-2020 年自然语言处置领域最高影响力论文前十

6、已往十年十大人工智能研究热门已往十年十大 AI 研究热门划分为: 深度神经网络、特征抽取、图像分类、目的检测、语义支解、示意学习、天生匹敌网络、语义网络、协同过滤和机械翻译。

AMiner 评选出的近十年十大 AI 研究热门

(1)、深度神经网络深度神经网络是深度学习的基础,又被称为深度前馈网络(DFN)、多层感知机(Multi-Layer perceptron,MLP),可以明白为是有许多隐藏层的神经网络。深度神经网络可以在没有大量符号数据的情形下解决问题。代表算法包罗卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络等。

深度神经网络的被引用量保持了较长时间的稳固平稳增进;深度卷积神经网络手艺则于 2014 年最先获得更多引用。现在,深度神经网络(DNN)是许多人工智能应用的基础,从自动驾驶汽车、癌症检测到大型游戏等。在这许多领域中,DNN 实现了逾越人类的准确率。

数据显示,已往十年中,有 5405 篇以卷积神经网络为研究主题的论文在人工智能国际顶会顶刊论文中揭晓,其总引用量达 299729,而且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中泛起过 125 次。该手艺的最终指数评分为98.16 ,位列已往十年最热门 AI 研究主题之首。

(2)、特征抽取特征抽取(Feature Extraction)热门是信息检索与推荐中的一项手艺,专指使用盘算机提取一组丈量值中属于特征性的信息的方式及历程,并将所抽取出的有用实体信息举行结构化存储。现在特征抽取已引入机械学习、深度学习、神经网络手艺,其中,神经网络盘算已应用于图片特征抽取。

针对某个特定图片,通过卷积神经网络对图片举行特征抽取获得表征图片的特征,行使器量学习方式如欧式距离对图片特征举行盘算,对图片距离举行排序,获得低级检索效果,再凭证图片数据的上下文信息和流形结构对图像检索效果举行重排序,从而提高图像检索准确率,获得最终的检索效果。

数据显示,已往十年中,有 1747 篇以特征抽取为研究主题的论文在人工智能国际顶会顶刊论文中揭晓,其总引用量达 95205,而且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中泛起过 8 次。该手艺的最终评分为 21.51 ,位列已往十年 AI 研究热门亚军。

(3)、图像分类图像分类(Image Classification)是指盘算机行使算法从给定的分类聚集中给某个特定图像准确分配一个标签的义务,其目的是将差其余图像划分到差其余种别中,并实现最小的分类误差,较多应用于盘算机视觉、信息检索与推荐领域。2012 年,加拿大认知心理学家和盘算机科学家 Geoffrey Everest Hinton 的博士生Alex Krizhevsky 在 ILSVRC 将深度学习用于大规模图像分类中并提出了 CNN 模子,其盘算效果大幅度逾越传统方式,获得了 ILSVRC2012 冠军,该模子被称作AlexNet。从 AlexNet 之后,涌现了一系列 CNN 模子,不停地在 ImageNet 上刷新成就。现在的深度学习模子的识别能力已经跨越了人眼。

数据显示,已往十年中,有 612 篇以图像分类为研究主题的论文在人工智能国际顶会顶刊论文中揭晓,其总引用量达 50309,而且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中泛起过 16 次。该手艺的最终评分为 14.14,位列已往十年最热门 AI 研究主题第三名。

(4)、目的检测目的检测(Object Detection)作为盘算机视觉和图像处置领域一个分支,是指行使图像处置与模式识别等领域的理论和方式,检测出数字图像和视频中存在的特定种其余目的工具,确定这些目的工具的语义种别,并标定出目的工具在图像中的位置。工具检测是工具识其余条件,具有很大生长潜力。

工具检测已经有许多有用有趣的现实应用,如人脸识别、行人检测、视觉搜索引擎、计数、航拍图像剖析等。深度学习模子在图像分类义务中碾压了其他传统方式。许多工具检测的新方式和新应用推动了深度学习最前沿的科技生长。

已往十年中,有 472 篇以目的检测为研究主题的论文在人工智能国际顶会顶刊论文中揭晓,其总引用量达 49602 次,而且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中泛起过 13 次。该手艺的最终评分为 12.73,位列最热门 AI 研究主题第四名。

(5)、语义支解语义支解(Semantic Segmentation)是让盘算机凭证图像的语义举行支解,判断图像中哪些像素属于哪个目的。近年来,许多语义支解问题正在接纳深度学习手艺来解决,最常见的是卷积神经网络,在精度上大大跨越了其他方式以及效率。现在语义支解的应用领域主要有:地理信息系统、无人车驾驶、医疗影像剖析和机械人等领域。

已往十年中,有 275 篇以语义支解为研究主题的论文在人工智能国际顶会顶刊论文中揭晓,其总引用量达 27893 次,而且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中泛起过 23 次。该手艺的最终评分为 12.01,位列最热门 AI 研究主题第五名。

(6)、示意学习示意学习(Representation Learning),是指将原始数据转换成能够被机械学习的一种深度学习手艺。它能够从庞大的原始数据中提炼有用特征,剔除无效或者冗余信息,形成可用的数据示意。在知识示意学习中,词嵌入(Word Embedding)是自然语言处置的主要突破之一,它可以将词示意为实数域向量,进而为机械学习和深度学习提供模子训练的基础。

近些年许多专家和学者行使词嵌入的示意学习原理举行相关领域的研究,主要的示意方式包罗 Word2Vec、One-hot、词共现等。这些方式已经成为当下人工智能手艺应用的基础,为机械学习提供了高效的示意能力。

已往十年中,有 711 篇以示意学习为研究主题的论文在人工智能国际顶会顶刊论文中揭晓,其总引用量达 49892 次,而且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中泛起过 8 次。该手艺的最终评分为 11.88,位列最具影响力 AI 手艺第六名。

(7)、天生匹敌网络天生匹敌网络(Generative Adversarial Networks, GAN)是用于无监视学习的机械学习模子,由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出。由神经网络组成判别器和天生器组成,通过一种相互竞争的机制组成的一种学习框架。GAN 功效壮大,学习性子是无监视的,也不需要符号数据。

传统的天生模子最早要追溯到 80 年月的 RBM,以及厥后逐渐使用深度神经网络举行包装的 AutoEncoder,然后就是现在的天生模子 GAN。GAN 具有大量的现实用例,如图像天生、艺术品天生、音乐天生和视频天生。此外,它还可以提高图像质量,而且完成图像气概化或着色、面部天生以及其他更多有趣的义务。

已往十年在人工智能国际顶会顶刊论文中揭晓有 362 篇以天生匹敌网络为研究主题的论文,其总引用量达 24536 次,而且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中泛起过 22 次。该手艺的最终评分为 11.44,位列最热门 AI 研究主题第七名。

(8)、语义网络语义网络(Semantic Network)是一种以网络花样表达人类知识组织的形式,是人工智能程序运用的示意方式之一,相关研究主要集中在信息检索与推荐、知识工程领域。语义网络是一种面向语义的结构,它们一样平常使用一组推理规则,规则是为了准确处置泛起在网络中的特种弧而专门设计的。语义网络可以深条理地示意知识,包罗实体结构、条理及实体间的因果关系;无推理纪律可循;知识表达的自然性可以直接从语言语句强化而来。

已往十年在人工智能国际顶会顶刊论文中有 1192 篇以语义网络为研究主题的论文揭晓,总引用量达 44897 次,而且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中泛起过 2 次。语义网络手艺的最终评分为 10.60,位列最热门 AI 研究主题第八名。

(9)、协同过滤协同过滤(CF)是推荐系统使用的一种手艺,通过网络来自多个用户的偏好、兴趣、评价尺度等用户行为数据来过滤信息,并自动展望(过滤)用户兴趣的方式,为用户提供有针对性的推荐及其所需信息。大多数协同过滤系统都应用基于相似度索引的手艺。协同过滤是解决信息超载问题的一个有用设施。无论是基于用户-用户的协同过滤,照样项目-项目的协同过滤,都有用地提高了用户信息的使用效率。

已往十年在人工智能国际顶会顶刊论文中有 289 篇以协同过滤为研究主题的论文,其总引用量达 36681 次,而且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中泛起过 12 次。该手艺的最终评分为 9.98,位列最热门 AI 研究主题第九名。

(10)、机械翻译机械翻译(Machine Translation),又称为自动翻译,是行使盘算机把一种自然源语言转变为另一种自然目口号言的历程,通常指自然语言之间句子和全文的翻译。它是自然语言处置(Natural Language Processing)的一个分支,与盘算语言学(Computational Linguistics)、自然语言明白(Natural Language Understanding)之间存在密不能分的关系。

机械翻译是人工智能的最终目的之一,其焦点语言明白和语言天生是自然语言处置的两大基本问题。近几年来,随着深度学习手艺的生长,神经机械翻译取得了伟大希望,其天生的译文靠近自然语句,成为了主流语言学习模子。

已往十年在人工智能国际顶会顶刊论文中揭晓有 389 篇以机械翻译为研究主题的论文,其总引用量达 23119 次,而且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中泛起过 14 次。该手艺的最终评分为 8.84,成为 AI 研究热门第十名。

二、AI 领域高条理人才剖析1、全球 AI 领域高条理人才已往十年,全球人工智能生长迅速。中国、美国、欧盟、英国、德国等国家纷纷从战略上结构人工智能,增强顶层设计和人才培育。本讲述数据显示,全球人工智能领域学者数目共计 155408 位,笼罩 120 多个国家,主要集中在北美洲、欧洲、东亚区域。

人工智能领域论文揭晓量反映了一个国家在领域的科研实力。在 AI 领域论文揭晓量 TOP10 的国家之中,美国、中国和德国的论文产出量划分位前三名,其余国家(英国、加拿大、日本、法国、澳大利亚、韩国和新加坡)领域论文产出量均在 2 万篇以下。

其中,美国在 AI 领域的论文揭晓数目和人才数目都位于全球第一,有近四成的全球 AI 领域论文产出是来自美国,而且美国 AI 学者数目约占全球领域学者总量的 31.6%。

中国在人工智能领域的论文揭晓数目(25418篇)和人才数目(17368 位)仅低于美国,同时,大幅领先于其他国家。这反映出中国近年来宣布的从产业生长、教育等各个方面支持人工智能生长的一系列支持政策,以及不停增强人才培育和补齐人才短板的行动已见成效。

从子领域的领先国家来看,美国在人工智能领域具有显著的科研产出优势,在险些所有子领域的论文产出量均居于全球首位。中国的 AI 科研产出水平在自然语言处置、芯片手艺、机械学习、信息检索与挖掘等 10 多个子领域都紧随美国之后,而且,在多媒体、物联网领域的论文产出量跨越美国、居于全球第一;而在人机交互、知识工程、机械人、盘算机图形、盘算理论领域,中国还需起劲追赶。

AI 高条理学者是指入选 AI2000 榜单的 2000 位人才。由于存在统一学者入选差异领域的征象,经由去重处置后,AI 高条理学者共计 1833 位。从这些高条理学者漫衍看,如下图所示,AI 领域全球高条理学者笼罩全球 37 个国家,主要集中在北美洲的美国区域;欧洲中西部也有一定的高条理学者漫衍;亚洲的高条理人才主要漫衍于中国、新加坡及日韩等区域;其他诸如南美洲、非洲等区域的高条理学者数目希罕。

全球人工智能领域高条理学者漫衍

从国家角度看 AI 高条理学者漫衍,美国 AI 高条理学者的数目最多,有 1244人次,占比 62.2%,跨越总人数的一半以上,且是第二位国家数目的 6 倍以上。中国排在美国之后,位列第二,有 196 人次,占比 9.8%。德国位列第三,是欧洲学者数目最多的国家;其余国家的学者数目均在 100 人次以下。人工智能领域高条理学者人数 TOP10 的国家如下图所示。

人工智能领域高条理学者数目 TOP10 国家

总体来看,全球局限内,美国和中国的机构在人工智能领域的论文产出和学者数目较多,占有了 AI 领域论文量排名前 10 机构的所有席位。从 AI 高条理人才漫衍看,全球 AI 高条理人才隶属于各个国家的高等院校或高科技公司的科研部门。

如下图所示,全球人工智能领域高条理学者量TOP10机构之中,位居首位的是美国的谷歌公司,拥有 185 人,也是唯逐一家高条理学者数过百的机构;从国家漫衍来看,清华大学是唯一入选 TOP10 的中国机构,其余均为美国机构,且美国机构高条理学者总体人数遥遥领先。

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全球人工智能领域高条理学者量 TOP10 机构

从子领域论文量来看,美国的大学和科技机构在 AI 各个细分偏向上的生长较为平衡,且在自然语言处置、芯片手艺、机械学习、信息检索与挖掘、人机交互等 10 多个子领域的生长居于全球领先席位。这反映出美国在人工智能领域的顶级实力。

中国的 AI 机构在语音识别、经典 AI、盘算机网络、多媒体、可视化和物联网等领域实力较强,进入全球先举行列。这些机构主要是位于北京的清华大学、中科院和北京邮电大学,以及浙江大学。

2、中国 AI 领域高条理人才已往十年,我国人工智能生长迅猛。2017 年,人工智能首次被写入天下 *** 事情讲述,我国确定新一代人工智能生长三步走战略目的,并将人工智能上升为国家战略层面。本讲述数据显示,我国人工智能领域学者数目共计 17368 位,笼罩 100 多个海内都会。从地域漫衍来看,我国 AI 人才主要集中在京津冀、长三角和珠三角区域。

海内AI领域高条理人才也主要漫衍在京津冀、长三角和珠三角区域,如下图所示。其中,京津冀区域(主要是北京市)在 AI 领域的高条理人才数目最多。长三角区域也有较多的 AI 高条理人才漫衍。相比之下,内陆区域领域高条理人才较为缺乏。在学者漫衍舆图中,颜色越深,示意学者越集中;颜色越浅,示意学者越希罕。

我国人工智能领域高条理人才的省市漫衍图

从 AI 高条理学者漫衍来看,北京仍是拥有 AI 高条理学者数目最多的海内都会,有 79 位,占比 45.4%,靠近于海内 AI 高条理人才的一半,如下图所示。北京作为政治中央、文化中央、国际来往中央、科技创新中央具有先天优势,拥有数目众多的 AI 企业和多所着名高校和研究机构,北京的高水平 AI 论文揭晓量和高条理学者量显著领先于其他海内都会。同时,从子领域生长来看,北京在AI 各个细分偏向上的生长较为平衡,相关论文产出量均居于天下领先位置。

人工智能领域高条理学者数目 TOP10 的中国都会

海内人工智能领域研究领先的机构主要以北京、香港、杭州、上海等地的高等院校为主。北京在人工智能领域的资源优势,该都会拥有清华大学、北京大学、中国科学院等着名高校。杭州和香港的机构也处于 AI 子领域研究前线,主要由于前者拥有阿里巴巴和浙江大学,后者则因其香港科技大学和香港中文大学等实力高校。

在海内机构之中,北京的清华大学不仅拥有 AI 领域学者数目最多,而且所拥有的领域高条理人才数目也居于海内首位,有 27 位。海内高条理 AI 人才基本都隶属于高校。香港中文大学、浙江大学和中国科学院在人工智能领域的高条理学者数目划分为 16、14 和 11 位。其他的海内机构所拥有的 AI 领域高条理人才数目均不足十位,如下图所示。

人工智能领域高条理学者数目 TOP10 的中国机构

中国 AI 领域高条理人才培育从2018 年起最先重点生长,主要由高校通过确立AI 学院研究院立 、设立 AI 专业的方式举行培育。教育部在《高等学校人工智能创新行动设计》(教技〔2018〕3 号)中提出,要增强人工智能领域专业建设,形成“人工智能+X”复合专业培育新模式。

到 2020 年建设 100 个“人工智能+X”复合特色专业,确立 50 家人工智能学院、研究院或交织研究中央,并指导高校通过增量支持和存量调整,加大人工智能领域人才培育力度。到 2020 年,高校要基本完成新一代人工智能生长的高校科技创新系统和学科系统的优化结构。到 2030 年,高校要成为建设天下主要人工智能创新中央的焦点气力和引领新一代人工智能生长的人才高地。

教育部于 2019 年 3 月颁布《关于宣布 2018 年度通俗高等学校本科专业立案和审批效果的通知》 , 将人工智能专业列入 新增审批本科专业名单,专业代码为 080717T(T 代表特设专业),学位授予门类为工学。在此之前,海内没有高校在本科阶段设置人工智能专业。

2020 年 2 月, 教育部颁布《关于宣布 2019 年度通俗高等学校本科专业立案和审批效果的通知》 。统计效果显示, 人工智能方面,本次天下局限内获得人工智能专业首批建设资格的共有180 所,相比2018 年的 35 所,增添 414% , 反映出人工智能专业的热度攀升 。

住手现在,海内共有215 所高校确立“人工智能”本科专业。这些高校之中,有 60 所双一流大学(占比 28%),其他 155 所为通俗本科院校。

从地域漫衍看,2019 年度新增人工智能专业较多的省份依次是 山东14所 、江苏13所 、 北京11所、安徽10所 、 河南10所 、 四川 10所,其余省份新增人工智能专业的高校数目均不足 10 所。但这些数字加起来占天下高校总量比例仍然较小,高校人工智能本科教育仍处于起步和生长阶段。

在 AI 人才紧缺,国家政策推动 AI 生长趋势等因素影响下,相比于建设人工智能专业,许多高校更愿意设立一小我私人工智能研究自力学院。住手 2019 年 6 月,至少有 38 所高校设立了自力人工智能学院,周全开展本科阶段、研究生阶段的教育,而且在 2019 年最先以人工智能专业招收本科生。

据统计 ,停止到 2019 年年底,我国已经有 66 所高校乐成建设人工智能学院、研究院、研究中央或研究所,超额完成了教育部在《高等学校人工智能创新行动设计》中强调的到 2020 年在天下高校中确立 50 家人工智能学院、研究院或交织研究中央的目的。

总之,中国各大高校设立人工智能一级学科、确立人工智能学院,有助于精准布点人工智能相关专业以知足国家和区域的产业生长需求,有助于加速建设一流人才队伍和高水平创新团队、进一步推动国际学术交流与互助、专业和课本建设,提高人才培育质量,推动科技功效转化。

三、人工智能专利剖析专利是创新功效的应用显示形式。本部门将通过人工智能领域专利剖析,挖掘该手艺的创新应用情形。以墨创全球专利数据库作为数据泉源,使用行业专家和相关手艺领域专利审查专家配合给出的人工智能领域要害词在题目和摘要中举行检索,搜索时间局限限制为 2011-2020 年。

专利数据剖析发现,随着焦点算法的突破、盘算能力的迅速提升以及海量数据的支持,已往十年的 人工智能专利申请量出现逐渐上升态势。

1、全球 AI 专利剖析全球局限内,已往十年人工智能领域的专利申请量 521264,总体上呈逐年上升趋势,如下图所示。

全球人工智能专利申请量年度转变趋势

全球 AI 专利申请数目排名领先的国家/区域如下图所示。从图中可以看出,现在,全球人工智能专利申请集中在中国、美国、日本、韩国。其中,中国和美国处于领先职位,遥遥领先其他国家。中国专利申请量为 389571,位居天下第一,占全球总量的 74.7%,是排名第二的美国的 8.2 倍。

全球 AI 专利申请量 Top10 国家

已往十年,全球人工智能专利申请之中,快要一半的申请人是来自于企业。高校和研究所的相关申请量共计约两成。

全球 AI 专利申请类型漫衍

人工智能专利申请量前十的机构集中在日本、中国、韩国和美国。其中,日本的佳能是一家致力于图像、光学和办公自动化产物的公司,该公司的绝大多数专利都与成像有关,申请量最高的人工智能功效应用种别是盘算机视觉。美国IBM 公司的专利申请许多都与 IBM 的自然语言处置和机械学习手艺有关。中国的国家电网的专利申请多与电网控制、配电行使网络、风电场、绿色能源等领域的人工智能开发有关。

全球 AI 专利申请人排名 TOP10

2、中国 AI 专利剖析已往十年,中国人工智能领域的专利申请量 389571,约占全球申请量的74.7%。总体上,海内的人工智能相关专利申请量呈逐年上升趋势,而且在 2015年后增进速率显著加速,如下图所示。

中国人工智能专利申请量年度趋势

中国各省市 AI 专利申请数目的漫衍情形如下图所示。从图中可以看出,广东省的 AI 专利申请量以 72737 位居第一,比排名第二的北京市(50906)多出42.8%,具有突出优势。前十名的省份主要漫衍在东部、中部、西部等区域,漫衍较为平衡,然则以东部省市居多,江浙沪三省市均位居前五名。这与这些区域的经济水平、生长水平、科研投入及知识产权珍爱等因素亲热相关。

天下AI专利申请量 TOP10省份

中国 AI 专利申请数目排名前十的机构如下图所示,包罗 5 家企业和 5 所高校,主要漫衍在广东、北京、浙江和四川。现在中国在 AI 专利领域的创新主要照样依赖高科技互联网企业和高校科研机构等方面的通力互助。国家电网专利申请量最多,其次是腾讯科技,体现出这两家企业在 AI 领域的创新能力对照突出,对相关手艺领域的引领作用较强。

中国AI专利申请量 TOP10机构

四、未来时机与挑战1、未来生长时机现在,全球已有美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、加拿大等 10 余个国家和区域纷纷宣布了人工智能相关国家生长战略或政策设计,用于支持 AI 未来生长。这些国家险些都将人工智能视为引领未来、重塑传统行业结构的前沿性、战略性手艺,起劲推悦耳工智能生长及应用,注重人工智强人才队伍培育。这是AI 未来生长的主要历史时机。

美国:指定AI研究为 *** 优先事项并调入更多支持资金和资源。美国高度重视人工智能周全生长,包罗立法、研发投资、人才培育等多个方面纷纷给予支持。2016 年,美国国家科学手艺委员会(NSTC)宣布《国家人工智能研发战略设计》周全结构人工智能生长。与此同时,美国总统办公室宣布讲述《为未来人工智能做好准备》,以应对人工智能带来的潜在风险,以及《人工智能、自动化与经济讲述》,强调人工智能驱动的自动化对经济生长的影响。

2018 年,美国白宫首次将人工智能指定为 *** 研发的优先事项,而且确立人工智能稀奇委员会,旨在协调联邦 *** 各机构之间人工智能研发优先事项,并向白宫提出行动建议,以确保美国人工智能手艺的向导职位。美国国防部高级研究项目局宣布投资 20 亿美元开发下一代人工智能手艺。美国国会两院讨论包罗《人工智能未来法案》《人工智能就业法案》和《国家平安委员会人工智能法案》等法案。五角大楼确立了“团结人工智能中央”,确保国防部对人工智能相关数据信息的高效行使。

2019 年,美国白宫科学和手艺政策办公室(OSTP)宣布了由总统特朗普签署的《美国人工智能倡议》,将人工智能的主要性上升到美国经济平安和国家平安的层面,要求调配更多联邦资金和资源转向人工智能研究,并呼吁美国主导国际人工智能尺度的制订,开展人工智能时代美国劳动力培育的研究。白宫还对《国家人工智能研发战略设计》举行了更新,确定了联邦投资于人工智能研发的优先事项。

美国防部网站宣布《2018 年国防部人工智能战略摘要——行使人工智能促进平安与繁荣》,并确立团结人工智能中央(JAIC),旨在加速人工智能快速赋能要害作战义务,统筹协调人工智能研发项目,起劲维持美国在 AI 方面的战略职位。同年,国防授权法案批准设立人工智能国家平安委员会,该委员会旨在周全审查、剖析人工智能手艺及系统;商务部确立白宫劳动力委员会,以辅助美国贮备人工智能等新兴科技生长所需的人才;国家科学基金会连续资助人工智能基础研究领域。

欧盟:重视并推动 AI 生长中的伦理和平安理念。欧盟在人工智能生长战略中坚持推行以人为本的理念,在 2018 年宣布了《欧盟人工智能战略》,推动欧盟人工智能领域的手艺研发、道德规范制订以及投资设计,并设计在 2020 年底至少投入 200 亿欧元。随后,欧盟宣布在“地平线 2020”研究与创新项目中对人工智能研发投入 15 亿欧元的专项资金,将资助确立欧洲人工智能生态系统的支持平台。

欧盟专门设立了高级别人工智能专家组(AI HLEG),就人工智能的投资和政策制订提出建议,为人工智能的道德生长制订指导目的。该专家组制订了《可信托的人工智能道德准则草案》,提出实现可信托人工智能的道德准则和详细要求,包罗数据珍爱和数据透明度等问题。该草案是欧盟为增添 *** 和私营部门人工智能领域互助的提出的三大战略之一,三大战略包罗:增添 *** 和私营部门对人工智能的投资、为人工智能可能引发的社会和经济变化做好准备、确立适当的人工智能道德和执法框架。

此外,欧盟成员国还于 2018 年签署了《人工智能互助宣言》,就人工智能可能引发的社会、经济、伦理道德和执法等主要问题开展互助,确保欧洲在人工智能研发和应用上具有壮大竞争力。随后,又宣布《促进人工智能在欧洲生长和应用的协调行动设计》,提出设计伦理和设计平安两概略害原则,旨在使欧盟成为生长前沿、相符道德伦理、平安的人工智能手艺的天下领先区域,强调将通过以人为本的方式促进人工智能手艺生长。

2019 年,欧盟启动了 AI FOR EU 项目,确立人工智能需求平台、开放协作平台,整合汇聚 21 个成员国 79 家研发机构、中小企业和大型企业的数据、盘算、算法和工具等人工智能资源,提供统一开放服务。此外还宣布了《人工智能伦理准则》,以提升人们对人工智能产业的信托。

英国:不停加大政策、资金、人才和国际互助方面的结构力度。英国 *** 在 2017 年宣布的《产业战略:建设顺应未来的英国》中,确立了人工智能生长的四个优先领域:将英国建设为全球 AI 与数据创新中央;支持各行业行使 AI 和数据剖析手艺;在数据和人工智能的平安等方面保持天下领先;培育公民事情手艺。随后,宣布了《在英国生长人工智能》,建议确立人工智能和数据科学的艾伦·图灵研究所,旨在与其他公共研究机构确立互助,统筹协调针对人工智能研究的盘算能力。

2018 年,英国 *** 宣布《产业战略:人工智能领域行动》,这是英国 *** 和产业界做出的首份生长人工智能的答应,将接纳切执行动推进人工智能生长,促进英国人工智能和数字驱动的经济蓬勃生长。英国 *** 在《人工智能领域行动》等多小我私人工智能方面的政策文件中,提出 *** 提高研发经费投入,优先支持要害领域的创新等措施。

这些行动包罗:未来 10 年,英国 *** 将研发经费(包罗人工智能手艺)占 GDP 的比例提高到 2.4%;2021 年研发投资将达 125 亿英镑;从“产业战略挑战基金”中拨款 9300 万英镑,用于机械人与 AI 手艺研发等。英国 *** 也起劲推出针对初创企业的激励政策。

近年来,英国 *** 不停加大政策、资金、人才、国际互助等方面的结构力度。在政策方面,据英国 *** 2018 年推出的《工业战略:人工智能产业政策》讲述显示,已往 3 年英国宣布了包罗人工智能产业在内的工业战略白皮书、人工智能产业政策等各项措施,并确立了人工智能生长委员会、数据伦理与创新中央、人工智能生长办公室及工业战略挑战基金等相关机构,以推悦耳工智能的生长。在资金方面,英国设计制订了金额超 9 亿英磅(约 78.7 亿元人民币)的一揽子人工智能产业扶持设计,还将投资谷歌、亚马逊、“人工智能元素”(Element AI)以及“慧与科技”(HPE)等一系列跨国科技公司。

2019 年 2 月,英国 *** 宣布投资 1300 万英镑(约 1.13 亿元人民币)支持 40 小我私人工智能及数据剖析项目,旨在提升生产力,改善英国的专业服务。在人才方面,自 2017 年起,英国设计将在 4 年内培育 8000 名盘算机科学西席;未来 7 年,通过培训让 5000 名学生具备多样化的数字手艺;支持新增 450 个与人工智能相关的博士点;加大包罗人工智强人才在内的外洋特殊人才引进力度,每年增添 1000 名至 2000 名人才引进。

在国际互助方面,2018 年 7 月,英国与法国签署五年协议,在人工智能等数字产业领域增强双方高端科研中央的互助;2019 年 1 月,英国决议与日本在机械人、数据等领域增强深度互助。

德国:用 AI+ 工业 4.0 打造“人工智能德国造”品牌。德国 *** 早在 2013 年提出的“工业 4.0”战略中,就已经涵盖了人工智能。2018 年,德国联邦 *** 颁布了《高科技战略 2025》,提出“推进人工智能应用,使德国成为人工智能领域天下领先的研究、开发和应用地址之一”,还明确提出确立人工智能竞争力中央、制订人工智能战略、组建数据伦理委员会、确立德法人工智能中央等。

在《联邦 *** 人工智能战略》中制订三大战略目的,以及包罗研究、手艺转化、创业、人才、尺度、制度框架和国际互助在内的 12 个行动领域,旨在打造“人工智能德国造”品牌。在资金投入方面,德国 *** 宣布将首先投入 5 亿欧元用于 2019 年及之后几年的人工智能生长,并将在 2025 年底累计投入 30 亿欧元。德国经济和能源部在 2019 年宣布的《国家工业战略 2030》(草案)中,也多次强调人工智能的主要性。

2020 年 1 月 15 日,德国柏林工业大学宣布确立新的人工智能研究所,进一步开展人工智能科研和人才培育。德国联邦 *** 将在人工智能战略框架内对该研究所追加预算,预计到 2022 年时,研究所将获得 3200 万欧元财政支持。柏林市 *** 也将为研究所新增人工智能岗位。

日本:主张构建有用且平安应用的“AI-Ready 社会”。日本 *** 起劲宣布国家层面的人工智能战略、产业化蹊径图。2016 年确立了人工智能手艺战略委员会,作为人工智能国家层面的综合治理机构,以制订人工智能研究和生长目的以及人工智能产业化蹊径图,认真推动总务省、文部省、经产省以及下属研究机构间的协作,举行人工智能手艺研发。该委员会有 11 名成员,划分来自学术界、产业界和 *** 。

2017 年,日本宣布《人工智能手艺战略》,确定了在人工智能手艺和功效商业化方面, *** 、产业界和学术界互助的行动目的。2018 年,日本宣布《综合创新战略》提出要培育人工智能领域手艺人才,确保在 2025 年之前每年培育和任命几十万名 IT 人才。此外,还宣布了《集成创新战略》,将人工智能指定为重点生长领域之一,提出要加大其生长力度,同时强调要增强人工智能领域人才培育。

2018 年 12 月 27 日,日本内阁府宣布《以人类为中央的人工智能社会原则》推进人工智能生长,从宏观和伦理角度解释晰日本 *** 的态度,主张在推进人工智能手艺研发时,综合思量其对人类、社会系统、产业组织、创新系统、 *** 等带来的影响,构建能够使人工智能有用且平安应用的“AI-Ready 社会”,于 2019 年 3 月正式宣布。

此原则是将人工智能(Artificial Intelligence, AI)视为未来的要害科技,但在研发应用上,须以团结国的连续生长目的(Sustainable Development Goals, SDGs)为基础,以落实日本“超智能社会”(Society 5.0)为准则,其基本理念是 Dignity、Diversity & Inclusion 及Sustainability,而且建构“尊重人类尊严”、“差异靠山的民众皆能追求幸福”及“连续性”的社会。

韩国:提升领域竞争力生长成为“AI 强国”。韩国 *** 于 2019 年 12 月 17 日宣布“人工智能(AI)国家战略”,以推悦耳工智能产业生长。该战略旨在推动韩国从“IT 强国”生长为“AI 强国”,设计在 2030 年将韩国在人工智能领域的竞争力提升至天下前线。

而且,提出构建引领天下的人工智能生态系统、成为人工智能应用领先的国家、实现以人为本的人工智能手艺。在人工智能生态系统构建和手艺研发领域,韩国 *** 将争取至2021 年周全开放公共数据,到 2024 年确立光州人工智能园区,到 2029 年为新一代存算一体人工智能芯片研发投入约 1 万亿韩元。

其他国家:

加拿大在 2017 年宣布了泛加拿大人工智能战略,答应提供 1.25 亿加元的加拿大人工智能研究与开发。这一战略旨在增添加拿大的 AI 和结业生人数。在埃德蒙顿、蒙特利尔和多伦多确立科学卓越中央。确立加拿大在 AI 经济、伦理、政策和执法研究方面的全球头脑向导职位。

法国于 2018 年 3 月宣布 AI 战略,将投入 1.5 亿欧元把法国打造成 AI 研究、训练和行业的全球向导者。该设计由四个部门组成,一是宣布国家人工智能设计,将在法国各地确立一个由四五个研究机构组成的网络;二是将制订一项开放数据政策,推悦耳工智能在医疗等领域应用;三是 *** 将确立一个羁系和金融框架,以支持海内“人工智能冠军企业”的生长;四是 *** 将制订道德规范。

印度在 2018 年 6 月宣布《人工智能国家战略》,寻找若何行使人工智能来促进经济增进和提升社会包容性,追求一个适用于生长中国家的 AI 战略部署。该战略旨在提高印度人的事情手艺,投资于能够最大限度地提高经济增进和社会影响的研究和部门,以及将印度制造的人工智能解决方案推广到其他生长中国家。

以色列于 2019 年 11 月宣布了国家级人工智能设计,提出以色列要成为人工智能的天下五大国之一。而且 *** 以五年为一期,每年投资 10 至 20 亿新谢克尔(约 2.89 亿至 5.8 亿美元)开发人工智能手艺,总共投资 100 亿新谢克尔(约28.93 亿美元)于人工智能领域。

西班牙于 2019 年 3 月宣布《西班牙人工智能研究、生长与创新战略》,以为最优先事项是确立一个有用的机制,以保障人工智能的研究、生长、创新,并评估人工智能对人类社会的影响。

中国AI生长支持政策:党和国家高度重视 AI 生长,从产业生长、教育等各个方面支持人工智能的生长。 *** 总书记也曾多次强挪用人工智能开拓社会治理新名目、人工智能为高质量生长赋能。早在 2015 年,《国务院关于起劲推进“互联网+”行动的指导意见》就提出加速人工智能焦点手艺突破,促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机械人等领域推广应用的目的。近年来宣布了一系列的支持人工智能生长政策,如下图所示。

中国人工智能生长主要支持政策

进入 2020 年,国家鼎力推进并强调要加速 5G 网络、人工智能、数据中央等新型基础设施建设进度。人工智能手艺被视为新一轮产业变化的焦点驱动气力。此外,教育部、国家生长改造委、财政部团结宣布了《关于“双一流”建设高校促进学科融合加速人工智能领域研究生培育的若干意见》,提出要构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培育系统,探索深度融合的学科建设和人才培育新模式。7 月,国家尺度化治理委员会、中央网信办、国家生长改造委、科技部、工业和信息化部团结印发《国家新一代人工智能尺度系统建设指南》(国标委联〔2020〕35 号),以增强人工智能领域尺度化顶层设计,推悦耳工智能产业手艺研发和尺度制订,促进产业康健可连续生长。

2、人工智能未来手艺研究偏向人工智能履历几海浪潮之后,在已往十年中基本实现了感知能力,但却无法做到推理、可注释等认知能力,因此在下一波人工智能浪潮兴起时,将主要会去实现具有推理、可注释性、认知的人工智能。2015 年,张钹院士提出第三代人工智能系统的雏形。2017 年,DARPA 提议 XAI 项目,焦颔首脑是从可注释的机械学习系统、人机交互手艺以及可注释的心理学理论三个方面,周全开展可注释性AI 系统的研究。2018 年底,第三代人工智能的理论框架系统正式公然提出,焦颔首脑为:

(1)确立可注释、鲁棒性的人工智能理论和方式;

(2)生长平安、可靠、可信及可扩展的人工智能手艺;

(3)推悦耳工智能创新应用。

其中详细实行的蹊径包罗:

(1)与脑科学融合,生长脑启发的人工智能理论;

(2)探索数据与知识融合的人工智能理论与方式。虽然还没有明确第三代人工智能是什么,然则其趋势是清晰的。

Gartner 2020 年人工智能手艺成熟度曲线图显示,如下图所示。2020 年人工智能手艺成熟度曲线共有 30 项手艺泛起,其中有 17 项手艺需要 2 到 5 年才气到达成熟期,有 8 项手艺需要 5 到 10 年才气到达成熟期。泛起的这些手艺基本处于创新萌芽期、期望膨胀的巅峰期和泡沫低谷期,而“稳步爬升的灼烁期”和“实质生产的岑岭期”泛起的手艺寥若晨星,仅有 Insight Engines(洞察引擎)和 GPUAccelerators (GPU 加速器)。

Gartner 2020 年人工智能手艺成熟度曲线图

通过对 2020 年人工智能手艺成熟度曲线剖析,并连系人工智能的生长现状,本讲述以为人工智能下一个十年重点生长的偏向包罗:强化学习(Reinforement Learning)、神经形态硬件(Neuromorphic Hardware)、知识图谱(Knowledge Graphics)、智能机械人(Smart Robotics)、可注释性 AI(Explainable AI)、数字伦理(Digital Ethics)、自然语言处置(Natural Language Processing)等手艺处于期望膨胀期,解释人们对 AI 最大的期待,到达稳固期需要 5-10 年,是 AI 未来十年重点生长偏向。

(1)强化学习(Reinforement Learning。 )。强化学习用于形貌息争决智能体在与环境的交互历程中通过学习战略以杀青回报最大化或实现特定目的的问题。强化学习不受标注数据和先验知识所限制,而是通过吸收环境对动作的奖励(反馈)获得学习信息并更新模子参数。由于智能体和环境的交互方式与人类和环境的交互方式类似,强化学习可以以为是一套通用的学习框架,可用来解决通用人工智能的问题。

(2)神经形态硬件(Neuromorphic Hardware。 )。神经形态硬件旨在用与传统硬件完全差其余方式处置信息,通过模拟人脑组织来大幅提高盘算机的头脑能力与反映能力。接纳多进制信号来模拟生物神经元的功效,可将认真数据存储和数据处置的元件整合到统一个互联模块当中。从这一意义上说,这一系统与组成人脑的数十亿计的、相互毗邻的神经元颇为相仿。神经形态硬件能够大幅提升数据处置能力和机械学习能力,能耗和体积却要小得多,为人工智能的未来生长提供壮大的算力支持。

(3) 知识图谱(Knowledge Graphics。 )。要实现真正的类人智能,机械还需要掌握大量的知识性知识,以人的头脑模式和知识结构来举行语言明白、视觉场景剖析和决议剖析。知识图谱将互联网的信息表杀青更靠近人类认知天下的形式,提供了一种更好地组织、治理和明白互联网海量信息的能力,被以为是从感知智能通往认知智能的主要基石。

从感知到认知的跨越历程中,构建大规模高质量知识图谱是一个主要环节,当人工智能可以通过更结构化的示意明白人类知识,并举行互联,才有可能让机械真正实现推理、遐想等认知功效。清华大学唐杰教授在知识图谱的基础上提出的“认知图谱=知识图谱+认知推理+逻辑表达”,为人工智能未来十年的生长提供了研究偏向。

(4)、智能机械人(Intelligent Robot)。智能机械人需要具备三个基本要素:感受要素、思索要素和反映要素。感受要素是行使传感器感受内部和外部信息,如视觉、听觉、触觉等;思索要素是凭证感受要素所获得的信息,思索出接纳什么样的动作;反映要素是对外界做出反映性动作。

智能机械人的要害手艺包罗多传感器信息融合、导航与定位、路径设计、智能控制等。由于社会生长的需求和机械人应用行业的扩大,机械人可以具备的智能水平并未到达极限,影响因素包罗硬件设施的盘算速率不够、传感器的种类不足,以及缺乏机械人的思索行为程序难以体例等。

(5)、可注释人工智能 (Explainable AI)。虽然深度学习算法在语音识别、盘算机视觉、自然语言处置等领域取得令人印象深刻的性能,然则它们在透明度和可注释性方面仍存在局限性。深度学习的不能注释性已经成为盘算机领域顶级 *** (如 NIPS)火药味十足的讨论话题。一些方式实验将黑盒的神经网络模子和符号推理连系了起来,通过引入逻辑规则增添可注释性。

此外,符号化的知识图谱具有形象直观的特征,为填补神经网络在注释性方面的缺陷提供了可能。行使知识图谱注释深度学习和高条理决议模子,是当前值得研究的科学问题,可以为可注释的 AI 提供全新视角的时机。张钹院士指出当前人工智能的最大问题是不能注释和不能明白,并提倡确立具有可注释性的第三代人工智能理论系统。

(6)、数字伦理(Digital Ethics。 )。作为新一轮科技革命和产业变化的主要驱动力,人工智能已上升为国家战略,人工智能将会在未来几十年对人类社会发生伟大的影响,带来不能逆转的改变。人工智能的生长面临诸多现实的伦理和执法问题,如网络平安、小我私人隐私、数据权益和公正公正等。

为了让人工智能手艺更好地服务于经济社会生长和人民美妙生涯,不仅要施展好人工智能的“头雁”效应,也要增强人工智能相关执法、伦理、社会问题等方面的研究。数字伦理将是未来智能社会的生长基石,只有确立完善的人工智能伦理规范,处置好机械与人的新关系,我们才气更多地获得人工智能盈利,让手艺造福人类。

(7)、自然语言处置(Nature Language Processing )。深度学习在自然语言处置取得了伟大突破,它能够高效学习多粒度语言单元间庞大语义关联。然则仅仅依赖深度学习并不能完成对自然语言的深度明白。对自然语言的深度明白需要从字面意义到言外之意的跃迁,这需要引入庞大知识的支持。

厚实的语言知识能够提升模子的可注释性,可笼罩长尾低频语言单元的知识规则能够提升模子的可扩展性,而异质多样的知识与推理系统能够提升模子鲁棒性。因此有需要研究知识指导的自然语言处置手艺,展现自然语言处置和知识发生及表达的机理,确立知识获取与语言处置双向驱动的方式系统,实现真正的语言与知识智能明白。

3、 面临的问题随着人工智能的快速生长和应用,人们越来越重视随之而来的平安和伦理问题。AI 生长面临着诸多平安和伦理方面的挑战。平安挑战主要包罗三个方面:一是人工智能可以替换体力劳动和脑力劳动,响应的岗位替换作用影响着人类就业平安;二是确立在大数据和深度学习基础上的人工智能手艺,需要海量数据来学习训练算法,带来了数据盗用、信息泄露和小我私人损害的风险。

许多小我私人信息若是被非法行使,将会组成对隐私权的侵略。三是人工智能具有壮大的数据网络、剖析以及信息天生能力,可以天生和仿造许多器械,甚至包罗人类自身。随之而生的虚伪信息、诓骗信息不仅会侵蚀社会的诚信系统,还会对国家的政治平安、经济平安和社会稳固带来负面影响。

人工智能生长面临的伦理挑战主要来自以下方面。一是人们对智能化的太过依赖。人工智能生长带来的浅易、便捷的智能化事情和生涯方式的同时,严重挤占了人们用于休息的自由时间、用于劳动的事情时间和用于小我私人周全生长的时间,由此催生了许多人的懒惰和对智能产物的太过依赖;同时,个性化新闻推荐或者自动天生的新闻,真假难辨的广告和宣传给人们封锁在“信息茧房”里。甚至逐渐失去了自力自由决议的能力,成为数据和算法的仆从。

二是情绪盘算手艺和类脑智能手艺的创新融合生长, 可能扰乱人们对于身份和能动性的认知。人类大脑与机械智能直接毗邻,会绕过大脑和身体正常的感受运动功效;增强型神经手艺的应用也可能改变人的体能和心智。这是对人类社会的道德社会规范和执法责任的挑战。

三是智能算法歧视将带来的私见。人工智能以大数据和深度学习为基础,数据、算法以及人为因素会导致盘算效果的私见和非中立性,好比性别歧视、种族歧视以及“有色眼镜”效应。数据和算法导致的歧视往往具有更大的隐藏性,更难以发现和消除。例如,微软在 Twitter 上上线的谈天机械人 Tay 在与网民互动历程中,由于大量恶意数据的输入,成为集性别歧视、种族歧视即是一身的“流氓”,它不只诅咒用户,还揭晓了种族主义谈论和怂恿性的政治宣言。

四是人工智能对人类造成的威胁和危险。智能武器是可自动寻找、识别、跟踪和摧毁目的的现代高手艺武器,包罗准确制导武器、智能反导系统、无人驾驶飞机、无人驾驶坦克、无人驾驶潜艇、无人操作火炮、智能地雷、智能鱼雷和自主多用途智能作战机械人等,它将成为未来战场主力军,信息处置和盘算能力成为战争输赢的决议因素。人工智能武器是继火药和核武器之后战争领域的第三次革命。人工智能若是被赋予危险、损坏或诱骗人类的自主能力,将是人类的灾难,结果难以想象。

面临人工智能带来的平安和伦理问题,受到越来越多各方关注和应对。2020年,美国国防手下属的国防创新委员会推出了《人工智能伦理道德尺度》,宣布了人工智能五大伦理原则,即认真、公正、可追踪、可靠和可控。无论作战照样非作战人工智能系统,均须遵守上述原则,否则美国防部将不予部署。牛津大学确立了人工智能伦理研究所(Institute for Ethics in AI),并委任了由 7 位哲学家组成的首个学术研究团队。中国人工智能学会伦理专业委员会也正着手举行中国人工智能伦理规范研究。

科技是未来竞争的制高点。虽然科技无国界,然则科技公司有国界。当宿天下各国对人工智能手艺生长都竭尽全力地投入和支持,同时,还使用差异方式珍爱自己的科技功效,封锁前沿手艺和“卡脖子”手艺外流路径,这将在一定水平上限制人工智能手艺创新要素的自由流动。

从全球局限来看,中国和美国人工智能领域科研论文和专利产出数目最多的两个国家。然则近年来, 中美 两国在人工智能手艺领域的 商业关系 则存在 摩擦。2018 年11月19日美国商务部工业平安署( BIS )出台了一份针对要害新兴手艺和相关产物的出口管制框架 ,其中在人工智能领域包罗神经网络和深度学习、进化和遗传盘算、强化学习、盘算机视觉、专家系统、语音和音频处置、自然语言处置、设计、AI 芯片组、AI 云手艺、音频和视频操作手艺共计 11 项手艺。2019年 10 月 7 日, 美国 BIS 部门把 8家盘算机视觉领域的 中国科技企业加入 “ 实体清单 ”。清单中的实体须在有允许证的情形下才可购置美国手艺与产物,但美 *** 有权拒绝允许申请。

在字节跳动 TikTok 公司出售在美营业的谈判历程中,2020 年8 月28 日,》 中国商务部、科技部调整宣布了最新版的《中国阻止出口限制出口手艺目录》(商务部 科技部通告 2020 年第 38 号)。在最新目录中, 语音合成、人工智能交 互界面、语音评测、基于数据剖析的个性化信息推送服务、无人机、量子密码等手艺均被列入“限制出口”名单。

凭证《中华人民共和国手艺收支口治理条例》,通常涉及向境外转移手艺,无论是接纳商业照样投资或是其他方式,均要严酷遵守《中华人民共和国手艺收支口治理条例》的划定,其中限制类手艺出口必须到省级商务主管部门申请手艺出口允许,获得批准后方可对外举行实质性谈判,签署手艺出口条约。

在大型跨国公司的收购历程中, 相关国家 *** 批准出售是生意宣告乐成的需要条件。对于字节跳动出售 TikTok 营业来说,有可能泛起其中一个国家 *** 出头阻止生意的情形。

凭证人工智能手艺要害词获取中美两国的论文数据,天生中国和美国在差异领域的研究功效对比图,如下图所示。剖析发现,在被限制出口的盘算及服务业手艺中, 中国在以人脸识别为代表的盘算机视觉、语音识别与自然语言处置(稀奇是中文)上有着较美国领先的优势,主要体现在高水平论文揭晓量、专利申请量两方面。

中国和美国 2011-2020 年在三个 AI 子领域的高水平论文量和专利申请量对比图

在语音识别、图像识别、自然语言处置手艺上,中国海内市场提供了稳固重大的用户与数据供应,以及政策支持为产业生长带来的所需资源和资源群集,这些本土化优势,对于外国企业来说是不能复制的。

中国现在在盘算机视觉领域的领先企业以 SenseTime,Face ++,YITU 和海康威视为代表, 手艺优势主要体现在人脸识别,在2017 年中国在 这一领域获得的专利数目约莫是美国公司的6 倍,其应用场景多为平安监控系统。相比而言,由于隐私政策,西欧的 人脸识别手艺难以生长执行,例如 2020 年 8 月 12 日英王法院裁决警员部门使用自动面部识别(AFR)违反了数据珍爱和同等法以及隐私权。

在语音识别领域,中国企业显示较优异,稀奇是在中文识别和处置上。科大讯飞 iFlytek、依图科技 YITU、百度、腾讯、阿里巴巴等企业依赖中国重大的中文用户,能获得远超美国能获得的中文语音数据库,这使得其语音识别 AI 有更好的语音识别学习条件。例如,腾讯可从其月活超 10 亿的微信用户那里获得中文语音数据。 这一点是中国企业在中文语音识别手艺上不能复制的优势 。

在自然语言处置领域,百度的能力被以为跨越微软和谷歌。受 Google 的 BERT启发,百度的自然语言处置模子 ERNIE 最初是为明白汉语而开发的,然则它也能够更好地明白英语。

Google 的模子在学习时会在每个序列中隐藏 15%的单词,然后实验凭证上下文举行展望。基于类似的方式,百度团队通过让其 AI 模子展望文章中一串被隐藏的汉字,来学习文字组合的联系。差异于被微软和谷歌使用的英文,中文的特征要求 ERNIE 模子必须能够明白汉字组合后的泛起的内在寄义。效果显示,其在 GLUE 得分为第一名 90.1,跨越微软和谷歌的模子得分。

中国和美国 2011-2020 年在三个 AI 子领域专利公然趋势

研究发现, 中国在人工智能和机械学习手艺领域生长迅速,相关领域中在 国学者的论文揭晓量在 2008 年前后已经赶超美国。

值得注重的是, 中国卓越学者的国际互助工具国家不平衡,出现出美国“一家独大”事态。以合发论文为产出指标看中国卓越学者开展国际互助的情形,中国卓越学者与美国互助慎密度最高,人数占比约 62.3%,其次是英国(14.7%)、德国(13.7%)、澳大利亚(9.5%)和新加坡(9.2%)。随着商业战的不停升级伸张,中美关系日益庞大,正常的科技与学术交流受阻,容易对我国的相关手艺领域生长与人才培育造成晦气影响。

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